Comparison of an advanced automated ultrasonic scanner (AutoFom III) and a handheld optical probe (Destron PG-100) to determine lean yield in pork carcasses
Notice bibliographique
Résumé
This study compared the accuracy of two methods for predicting carcass leanness (i.e., predicted lean yield) with fat-free lean yields obtained by manual carcass side cut-out and dissection of lean, fat, and bone components. The two prediction methods evaluated in this study estimated lean yield by measuring fat thickness and muscle depth at one location with an optical grading probe (Destron PG-100) or by scanning the entire carcass with advanced ultrasound technology (AutoFom III). Pork carcasses (166 barrows and 171 gilts; head-on hot carcass weights (HCWs) ranging from 89.4 to 138.0 kg) were selected based on their fit within desired HCW ranges, their fit within specific backfat thickness ranges, and sex (barrow or gilt). Data (n = 337 carcasses) were analyzed using a 3 × 2 factorial arrangement in a randomized complete block design including the fixed effects of the method for predicting lean yield, sex, and their interaction, and random effects of producer (i.e., farm) and slaughter date. Linear regression analysis was then used to examine the accuracy of the Destron PG-100 and AutoFom III data for measuring backfat thickness, muscle depth, and predicted lean yield when compared with fat-free lean yields obtained with manual carcass side cut-outs and dissections. Partial least squares regression analysis was used to predict the measured traits from image parameters generated by the AutoFom III software. There were method differences (P < 0.01) for determining muscle depth and lean yield with no method differences (P = 0.27) for measuring backfat thickness. Both optical probe and ultrasound technologies strongly predicted backfat thickness (R2 ≥ 0.81) and lean yield (R2 ≥ 0.66), but poorly predicted muscle depth (R2 ≤ 0.33). The AutoFom III improved accuracy [R2 = 0.77, root mean square error (RMSE) = 1.82] for the determination of predicted lean yield vs. the Destron PG-100 (R2 = 0.66, RMSE = 2.22). The AutoFom III was also used to predict bone-in/boneless primal weights, which is not possible with the Destron PG-100. The cross-validated prediction accuracy for the prediction of primal weights ranged from 0.71 to 0.84 for bone-in cuts and 0.59 to 0.82 for boneless cut lean yield. The AutoFom III was moderately (r ≤ 0.67) accurate for the determination of predicted lean yield in the picnic, belly, and ham primal cuts and highly (r ≥ 0.68) accurate for the determination of predicted lean yield in the whole shoulder, butt, and loin primal cuts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».